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Ergebnisse für “Locomotion”

EEG‑Signal decodiert selbstbestimmte Laufgeschwindigkeit bei Ratten – ohne Implantate

Forscher haben gezeigt, dass die Geschwindigkeit von Ratten, die sich auf einem nicht motorisierten Laufband frei bewegen, aus reinen EEG‑M…

arXiv – cs.LG 24.02.2026 05:00

Neuer RL-Algorithmus vereint Effizienz von Model-Free und Stärke von Model-Based

Ein neuer Reinforcement‑Learning‑Ansatz namens Unified Latent Dynamics (ULD) kombiniert die schnelle Lernfähigkeit von model‑free Methoden…

arXiv – cs.LG 16.02.2026 05:00

DADP: Neue Domain Adaptive Diffusion Policy revolutioniert Anpassung von Robotern

Die neu vorgestellte Domain Adaptive Diffusion Policy (DADP) löst ein zentrales Problem in der lernbasierten Regelung: die Generalisierung…

arXiv – cs.LG 05.02.2026 05:00

WholeBodyVLA: Einheitliches VLA-Modell für humanoide Loco‑Manipulation

In der Robotik steht die Kombination aus präziser Fortbewegung und geschickter Greifbewegung im Fokus. Das neue Konzept WholeBodyVLA löst e…

arXiv – cs.AI 15.12.2025 05:00

RLSLM: Hybrid‑Lernmodell vereint Regeln und KI für sozialverträgliche Navigation

Ein neues Forschungsprojekt namens RLSLM präsentiert ein hybrides Reinforcement‑Learning‑Framework, das die Klarheit von regelbasierten Ans…

arXiv – cs.AI 17.11.2025 05:00

<h1>Humanoide lernen effiziente Kurzstreckenbewegungen zu SE(2)-Zielen</h1> <p>In der realen Arbeitswelt müssen humanoide Roboter häufig kurze, zielgerichtete Bewegungen ausführen, um SE(2)-Zielpose zu erreichen. Diese Übergänge müssen schnell, robust und energieeffizient sein, damit die Roboter in produktiven Umgebungen zuverlässig arbeiten können.</p> <p>Traditionelle, lernbasierte Lokomotionsmethoden konzentrieren sich meist auf die Nachverfolgung von Geschwindigkeiten. Dadurch entstehen bei kurzen Aufga

arXiv – cs.AI 21.08.2025 05:00